Create app.py

app.py

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+from transformers import pipeline
+import gradio as gr
+from transformers.utils import logging
+logging.set_verbosity_error()
+
+
+pipe = pipeline(
+    "zero-shot-classification", 
+    model="MoritzLaurer/xtremedistil-l6-h256-mnli-fever-anli-ling-binary"
+)
+
+# Etiquetas fijas (rubros de consultas bancarias)
+etiquetas = [
+    "Préstamos",
+    "Tarjetas",
+    "Transferencias",
+    "Atención al cliente",
+    "Cuentas",
+    "Inversiones",
+    "Seguros",
+    "Home Banking",
+    "Cajeros automáticos",
+    "Clave o token",
+    "Reclamos",
+    "Beneficios y promociones",
+    "Cheques",
+    "Problemas con la app"
+]
+
+
+# Función principal para clasificar texto
+def clasificar_consulta(texto):
+    resultado = pipe(texto, candidate_labels=etiquetas)
+    # Ordenar y mostrar resultados
+    salida = "\n".join(
+        [f"{label}: {round(score * 100, 2)}%" for label, score in zip(resultado["etiquetas"], resultado["scores"])]
+    )
+    return salida
+
+# Interfaz con Gradio
+iface = gr.Interface(
+    fn=clasificar_consulta,
+    inputs=gr.Textbox(label="Consulta del cliente"),
+    outputs=gr.Textbox(label="Clasificación de la consulta por rubro"),
+    title="Clasificación de consultas hecha por clientes a su entidad financiera",
+    description="Clasificá una consulta o reclamo y el modelo asignará un rubro."
+)
+
+iface.launch()